SAS編程與數據挖掘商業案例(信息科學與技術叢書)
作 者: 姚志勇 著作
定 價: 42
出?版?社: 機械工業出版社
出版日期: 2010年05月01日
頁 數: 345
裝 幀: 平裝
ISBN: 9787111305354
內容簡介
從PDV角度詳盡剖析Base SAS常用語句代碼及應用,數據挖掘理論和商業應用緊密結合,原創相互貝葉斯文本分類和EM迭代算法代碼,三個典型的數據挖掘商業案例分析。
本書是作者多年來在企業實踐工作中的經驗總結,詳細講解了使用SAS進行商業數據挖掘的方法,其中包含了目前公開出版的諸多SAS教材沒有的大量實戰內容。
本書內容全面、新穎、綜合性強,適合企業人員使用,也可作為數學、統計學、金融、電子商務、醫藥等專業的本科生、碩士生學習SAS編程和數據挖掘的參考資料。
6.流失
在商業領域,流失意味著利潤的減少甚至賬戶關閉,主要發生在電信行業和銀行業。由於競爭對手的存在,流失會經常發生。如果能夠通過建立一個比較健壯的流失模型,能夠對那些可能在未來的幾個月內流失的客戶做出準確的預測,則從營銷角度就可以提前做好一些準備,如通過一些營銷手段來挽留這些客戶。從技術上,流失模型本質上和風險模型是一樣的,隻是目標定義可能會有所不同。一種常見的流失定義是:在過去的6個月內賬戶餘額皇現減少趨勢,並在第6個月餘額低於公司規定的閾值或比例。
注意:響應模型是基於時間點的模型,而風險模型和流失模型是基於時間段的模型。
7.提升銷售和交叉銷售
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